DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1717674
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41602645
تاريخ النشر: 2026-01-08
المؤلف: Zülbiye Kaçay وآخرون
الموضوع الرئيسي: التعليم العالي وقابلية التوظيف
نظرة عامة
تبحث ورقة البحث في تأثير التحول الرقمي، وخاصة من خلال الذكاء الاصطناعي (AI)، على مخاوف التوظيف لدى مديري الرياضة المحتملين. وتبرز أن الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تغير بشكل كبير من أدوار العمل والمهارات المطلوبة في إدارة الرياضة، مما يجبر الطلاب على تعديل مهاراتهم واستراتيجيات البحث عن عمل. تستخدم الدراسة نموذج استبيان علاقاتي مع عينة من 210 أفراد تتراوح أعمارهم بين 18 و39 عامًا، باستخدام أدوات مثل “مقياس قلق الذكاء الاصطناعي” و”مقياس قلق التوظيف لطلاب علوم الرياضة.” تم إجراء تحليل البيانات باستخدام SPSS 24.0، مما كشف عن اختلافات كبيرة بين الجنسين في قلق الذكاء الاصطناعي ولكن لم يتم العثور على اختلافات ملحوظة مرتبطة بالعمر. وُجد أن مستوى الدخل يؤثر بشكل كبير على قلق التوظيف.
تشير النتائج إلى أن المخاوف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بين طلاب إدارة الرياضة مرتبطة بشكل أكبر بتعرضهم وتجاربهم التعليمية بدلاً من العوامل الديموغرافية. وعلى العكس، فإن قلق العثور على عمل يتأثر بشكل أساسي بالحالة الاجتماعية والاقتصادية. لمعالجة هذه القضايا، توصي الدراسة بتنفيذ خدمات الإرشاد المهني، وزيادة فرص التدريب، وتوفير برامج الدعم الاقتصادي للطلاب ذوي الدخل المنخفض. بالإضافة إلى ذلك، يتم اقتراح برامج تدريب على الذكاء الاصطناعي وفعاليات مهنية لتعزيز جاهزية الطلاب المهنية وتقليل القلق. بشكل عام، تهدف هذه الاستراتيجيات إلى دعم التنمية المهنية لمديري الرياضة المحتملين مع تخفيف قلقهم المتعلق بالتوظيف.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التأثير العميق للتحول الرقمي، وخاصة من خلال الذكاء الاصطناعي (AI)، على مختلف القطاعات، بما في ذلك إدارة الرياضة. تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل العمليات التجارية، وتعزيز الكفاءة، وتغيير أدوار العمل ومتطلبات الكفاءة، مما أدى إلى قلق كبير بشأن التوظيف بين مديري الرياضة المحتملين. يواجه هؤلاء الأفراد التحدي المزدوج المتمثل في التكيف مع الكفاءات الرقمية الجديدة بينما يتعاملون مع مخاوف بشأن أمان الوظيفة مع تلاشي المهارات التقليدية. تؤكد الورقة على ضرورة أن يتبنى مرشحو إدارة الرياضة التعلم المستمر والتوافق مع الكفاءات الرقمية للتنقل بفعالية في هذه التغييرات.
لتحليل القلق المتعلق بالتوظيف الناجم عن التحولات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، تستخدم الدراسة إطارين نظريين: العلاج السلوكي المعرفي (CBT) ونظرية تحديد الذات (SDT). يركز العلاج السلوكي المعرفي على معالجة أنماط التفكير السلبية المتعلقة بتأثير الذكاء الاصطناعي على التوظيف، مما يساعد الأفراد على إعادة صياغة وجهات نظرهم لتقليل القلق. في المقابل، تؤكد نظرية تحديد الذات على أهمية الدوافع الداخلية وتلبية الاحتياجات النفسية—الاستقلالية، والكفاءة، والترابط—في تعزيز الرفاهية. يهدف دمج هذه الأطر إلى تقديم رؤى حول كيفية تمكن مديري الرياضة المحتملين من التكيف بشكل أفضل مع المشهد المتطور لمهنتهم. في النهاية، تسعى الدراسة إلى إبلاغ تصميم المناهج وأنظمة الدعم في تعليم إدارة الرياضة، لضمان تجهيز الطلاب للنجاح في سوق العمل المعزز بالذكاء الاصطناعي.
الطرق
توضح قسم “الطرق” تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. تتفصل المعايير المستخدمة لاختيار المشاركين، والتدخلات المحددة التي تم إدارتها، ومدة الدراسة. تشمل المنهجية كلا من الأساليب الكمية والنوعية، باستخدام التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات المجمعة.
بالإضافة إلى ذلك، يصف القسم الأدوات والآلات المستخدمة للقياس، مما يضمن موثوقية وصدق النتائج. كما يتم تناول الاعتبارات الأخلاقية، مثل الموافقة المستنيرة وسرية المشاركين، مما يبرز التزام الدراسة بمعايير البحث الأخلاقي. بشكل عام، تم تصميم الطرق المستخدمة لاختبار الفرضيات بدقة وتقديم نتائج قوية.
النتائج
تشير نتائج الدراسة إلى عينة من 210 مشاركًا، تتكون من 45.7% إناث و54.3% ذكور، بمتوسط عمر 21.18 عامًا. شملت التوزيعات الأكاديمية طلاب السنة الأولى (66)، والسنة الثانية (9)، والسنة الثالثة (67)، والسنة الرابعة (68). اختلفت تصورات الدخل الشهري، حيث قيم 44 مشاركًا دخلهم بأنه ضعيف، و147 بأنه معتدل، و19 بأنه جيد. ومن الجدير بالذكر أن 141 مشاركًا أفادوا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. أظهر اختبار t لعينة مستقلة اختلافًا كبيرًا إحصائيًا بين الجنسين في البعد الفرعي لتكوين الذكاء الاصطناعي، حيث أظهرت الطالبات مستويات قلق أعلى (t(208) = 2.693، p = 0.008؛ d لكوهين = 0.37)، على الرغم من أن حجم هذا التأثير يشير إلى تأثير عملي معتدل. لم يتم العثور على اختلافات كبيرة بين الجنسين في أبعاد القلق الأخرى أو الدرجات الإجمالية، مما يشير إلى أن تأثير الجنس على قلق الذكاء الاصطناعي محدود.
أظهر التحليل الإضافي باستخدام ANOVA عدم وجود اختلافات كبيرة مرتبطة بالعمر في أبعاد قلق الذكاء الاصطناعي أو الدرجات الإجمالية، مع أحجام تأثير تشير إلى تباين ضئيل يفسره العمر (η² = 0.005-0.018). وبالمثل، لم تكن هناك اختلافات ذات دلالة في مستوى الصف الدراسي في أبعاد استبدال الوظائف والعمى الاجتماعي التقني؛ ومع ذلك، لوحظت اختلافات كبيرة في التعلم، وتكوين الذكاء الاصطناعي، ودرجات قلق الذكاء الاصطناعي الإجمالية، حيث أفاد طلاب السنة الثانية بمستويات قلق أعلى. قد يُعزى هذا النمط إلى تعرض أقل للأدوات الرقمية والدورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بين الطلاب في السنوات السابقة. كشفت تحليلات الارتباط عن ارتباطات إيجابية معتدلة إلى قوية بين مختلف الأبعاد الفرعية لمقياس قلق الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك لم يتم العثور على ارتباطات كبيرة بين هذه الأبعاد والدرجات الإجمالية لمقياس قلق العثور على عمل. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن التعرض لأدوات الذكاء الاصطناعي والتجارب المنهجية تشكل بشكل كبير مستويات القلق، بدلاً من الخصائص الشخصية الثابتة مثل العمر أو الدخل.
المناقشة
في هذه الدراسة، تم تحليل قلق العثور على عمل ومستويات قلق الذكاء الاصطناعي (AI) لدى مديري الرياضة المحتملين، مع التركيز على متغيرات ديموغرافية وتعليمية مختلفة. تألفت العينة من 210 طالبًا متطوعًا من عدة جامعات، بمتوسط عمر 21.18. استخدمت الدراسة تصميم استبيان ارتباطي كمي لاستكشاف العلاقات بين أبعاد قلق الذكاء الاصطناعي وقلق العثور على عمل دون التلاعب بالمتغيرات. كشفت النتائج عن اختلاف كبير بين الجنسين في البعد الفرعي لتكوين الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن حجم التأثير كان صغيرًا إلى معتدل، مما يشير إلى أهمية عملية محدودة. ومن الجدير بالذكر أنه بينما أظهر المشاركون الذكور مستويات قلق أعلى في العثور على عمل، لم يكن هذا الاختلاف ذا دلالة إحصائية، مما يتماشى مع الأدبيات التي تشير إلى أن الجنس لا يؤثر بشكل كبير على قلق الذكاء الاصطناعي.
كما أظهر التحليل عدم وجود اختلافات كبيرة مرتبطة بالعمر في مستويات القلق، على الأرجح بسبب النطاق الضيق لعمر المشاركين. ومع ذلك، أثر مستوى الصف الدراسي على قلق الذكاء الاصطناعي، حيث أفاد الطلاب في السنوات العليا بتسجيل درجات أعلى، ربما بسبب زيادة التعرض للدورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. أثر مستوى الدخل بشكل كبير على قلق العثور على عمل، حيث عانى الطلاب ذوو الدخل المنخفض من مستويات قلق أعلى، مما يعكس ضعفًا اجتماعيًا واقتصاديًا أوسع. ومن المثير للاهتمام أنه لم يتم العثور على ارتباط كبير بين قلق الذكاء الاصطناعي وقلق العثور على عمل، مما يشير إلى أن هذه المفاهيم قد تعمل من خلال عمليات نفسية متميزة. بشكل عام، تؤكد الدراسة على أهمية التجارب التعليمية والعوامل الاجتماعية والاقتصادية في تشكيل مستويات القلق بين طلاب إدارة الرياضة، مما يبرز الحاجة إلى تدخلات مستهدفة مثل خدمات الإرشاد المهني وبرامج تدريب الذكاء الاصطناعي لتخفيف هذه المخاوف.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1717674
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41602645
Publication Date: 2026-01-08
Author(s): Zülbiye Kaçay et al.
Primary Topic: Higher Education and Employability
Overview
The research paper investigates the impact of digital transformation, particularly through Artificial Intelligence (AI), on the employment concerns of prospective sports managers. It highlights that AI-driven automation is significantly altering job roles and required competencies in sports management, compelling students to adapt their skills and job-seeking strategies. The study employs a relational survey model with a sample of 210 individuals aged 18 to 39, utilizing tools such as the “Artificial Intelligence Anxiety Scale” and the “Employment Anxiety Scale for Sports Sciences Students.” Data analysis was conducted using SPSS 24.0, revealing significant gender differences in AI-related anxiety but no notable age-related differences. Income level was found to significantly influence employment anxiety.
The findings suggest that concerns regarding AI among sports management students are more closely linked to their exposure and educational experiences rather than demographic factors. Conversely, job-finding anxiety is primarily affected by socioeconomic status. To address these issues, the study recommends implementing career counseling services, increasing internship opportunities, and providing economic support programs for low-income students. Additionally, AI training programs and career events are proposed to enhance students’ professional readiness and reduce anxiety. Overall, these strategies aim to support the professional development of prospective sports managers while alleviating their employment-related anxieties.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the profound impact of digital transformation, particularly through Artificial Intelligence (AI), on various sectors, including sports management. AI technologies are reshaping business processes, enhancing efficiency, and altering job roles and competency requirements, which has led to significant employment anxieties among prospective sports managers. These individuals face the dual challenge of adapting to new digital competencies while grappling with concerns about job security as traditional skills become obsolete. The paper emphasizes the necessity for sports management candidates to embrace continuous learning and align with digital competencies to navigate these changes effectively.
To analyze the employment anxieties stemming from AI-driven transformations, the study employs two theoretical frameworks: Cognitive Behavioral Therapy (CBT) and Self-Determination Theory (SDT). CBT focuses on addressing negative thought patterns related to AI’s impact on employment, helping individuals reframe their perspectives to reduce anxiety. In contrast, SDT emphasizes the importance of intrinsic motivations and the fulfillment of psychological needs—autonomy, competence, and relatedness—in fostering well-being. The integration of these frameworks aims to provide insights into how prospective sports managers can better adapt to the evolving landscape of their profession. Ultimately, the research seeks to inform curriculum design and support systems in sports management education, ensuring that students are equipped to thrive in an AI-enhanced labor market.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. It details the selection criteria for participants, the specific interventions administered, and the duration of the study. The methodology includes both quantitative and qualitative approaches, utilizing statistical analyses to evaluate the data collected.
Additionally, the section describes the tools and instruments used for measurement, ensuring reliability and validity in the results. Ethical considerations, such as informed consent and participant confidentiality, are also addressed, highlighting the study’s adherence to ethical research standards. Overall, the methods employed are designed to rigorously test the hypotheses and provide robust findings.
Results
The results of the study indicate a sample of 210 participants, comprising 45.7% female and 54.3% male, with a mean age of 21.18 years. The academic distribution included first-year (66), second-year (9), third-year (67), and fourth-year (68) students. Monthly income perceptions varied, with 44 participants rating their income as poor, 147 as moderate, and 19 as good. Notably, 141 participants reported using artificial intelligence tools. An independent samples t-test revealed a statistically significant gender difference in the AI Configuration subdimension, with female students exhibiting higher anxiety levels (t(208) = 2.693, p = 0.008; Cohen’s d = 0.37), although this effect size suggests a modest practical impact. No significant gender differences were found in other anxiety subdimensions or total scores, indicating that gender’s influence on AI-related anxiety is limited.
Further analysis using ANOVA showed no significant age-related differences in AI anxiety subdimensions or total scores, with effect sizes indicating minimal variance explained by age (η² = 0.005-0.018). Similarly, grade-level differences in Job Replacement and Sociotechnical Blindness subdimensions were not significant; however, significant differences were observed in Learning, AI Configuration, and total AI Anxiety scores, with second-year students reporting higher anxiety levels. This pattern may be attributed to lesser exposure to digital tools and AI-related coursework among earlier-year students. Correlation analyses revealed moderate to strong positive correlations among various subdimensions of the Artificial Intelligence Anxiety Scale, yet no significant correlations were found between these subdimensions and the total scores of the Job Finding Anxiety Scale. Overall, the findings suggest that exposure to AI tools and curricular experiences significantly shape anxiety levels, rather than stable personal characteristics such as age or income.
Discussion
In this study, the job finding anxiety and Artificial Intelligence (AI) anxiety levels of prospective sports managers were analyzed, focusing on various demographic and educational variables. The sample comprised 210 volunteer students from multiple universities, with a mean age of 21.18. The research utilized a quantitative correlational survey design to explore relationships between AI anxiety dimensions and job finding anxiety without manipulating variables. The findings revealed a significant gender difference in the AI Configuration subdimension, although the effect size was small-to-moderate, suggesting limited practical significance. Notably, while male participants exhibited higher job finding anxiety levels, this difference was not statistically significant, aligning with literature indicating that gender does not significantly influence AI anxiety.
The analysis also indicated no significant age-related differences in anxiety levels, likely due to the narrow age range of participants. However, class level impacted AI anxiety, with upper-year students reporting higher scores, potentially due to increased exposure to AI-related coursework. Income level significantly influenced job finding anxiety, with lower-income students experiencing higher anxiety levels, reflecting broader socioeconomic vulnerabilities. Interestingly, no significant correlation was found between AI anxiety and job finding anxiety, suggesting that these constructs may operate through distinct psychological processes. Overall, the study underscores the importance of educational experiences and socioeconomic factors in shaping anxiety levels among sports management students, highlighting the need for targeted interventions such as career counseling and AI training programs to alleviate these anxieties.